Los científicos de datos son responsables del análisis de datos con el objetivo de descubrir ideas que a su vez pueden proporcionar una ventaja competitiva o abordar un problema empresarial urgente. Su función es analizar datos desde diferentes ángulos, determinar qué significa y luego recomendar formas de aplicar esos datos. Emplean sofisticados programas de análisis, aprendizaje automático y métodos estadísticos para preparar los datos para su uso en modelos predictivos y prescriptivos. También son responsables de comunicar las predicciones y hallazgos a los departamentos de administración y TI a través de visualizaciones e informes efectivos.
Me alegra mucho saber que está interesado en Data Science y que ya comenzó a hacerlo. Ahora, ser un Científico de Datos no es pan comido, requiere muchas habilidades y prácticas involucradas en el dominio. Para eso se requiere ser entrenado adecuadamente por un experto en la industria con la experiencia adecuada. Debe conocer y tener experiencia en Estadística, Programación R, Modelado predictivo, Algoritmos de aprendizaje automático y Minería de texto.
Dicho esto, en línea encontrará muchos cursos que cubren el tema de la ciencia de datos.
- Cómo entender los diferentes tipos de curtosis
- Cómo aprender Python con respecto al desarrollo de Big Data
- ¿Qué lo motivó a convertirse en gerente de ciencia de datos en lugar de permanecer en el papel de un científico de datos senior?
- ¿Qué tipo de pruebas ejecuta para validar la calidad de sus datos?
- ¿Cuáles son los mejores métodos para probar aplicaciones de big data?
Proporcionan contenido fantástico en línea y han revolucionado el ecosistema de muchas maneras más. Pero todavía hay un vacío que debe llenarse para garantizar que sea lucrativo en cualquier mercado laboral.
Cuando su enfoque es la habilidad única, aprender de los cursos en línea funciona mejor. Pero el dominio que exige habilidades donde uno tiene que orquestar herramientas, técnicas, procesos en múltiples niveles (matemático, computacional, algorítmico), aprender en línea sin tutoría activa sería un desafío. Los programas basados en persona sin conexión son más adecuados.
En GreyAtom ponemos énfasis en el aprendizaje inmersivo que en realidad significaría:
- Replicando posibles escenarios de trabajo
- Aprendizaje interactivo
- Enseñar habilidades o técnicas particulares
- aprender = hacer trabajo real
- Aprendizaje practico
- Trabajando en equipo, aprendiendo del instructor
- Menos basado en el aula
- Más proyecto / estudio de caso basado
- Manejo de problemas reales, datos reales, escenarios reales, flujo de trabajo real
- Herramientas que reflejan la industria, herramientas y estructuras alineadas a la industria.
- Imitando una situación o escenario que enfrentan la industria / empresas
- O llevar a cabo proyectos basados en escenarios reales de trabajo.
- Juego de roles y realización de una tarea como se hace en el lugar de trabajo.
- Capacitación para la industria antes de ser contratado.
- Buscando alternativas para la gestión tradicional de proyectos / escenarios / problemas
- Fases cortas de trabajo, reevaluación frecuente, adaptación de planes.
- Scrum sprints: evaluación colaborativa, agradable y rápida, entrega de productos en ciclos cortos, retroalimentación rápida, mejora continua,
- Scrum sprints: creación de lugares de trabajo alegres y sostenibles
- Los sprints ágiles mejoran la comunicación, el trabajo en equipo y la velocidad.
Full Stack Data Science Engineer es uno de los trabajos más solicitados en este momento. GreyAtom se enfoca en crear ingenieros de ciencia de datos de Full Stack y le brinda todas las herramientas, técnicas y conceptos básicos necesarios para generar un impacto.
Tendrá un historial de contribuciones de código abierto y ayudará a la comunidad más amplia de ingeniería de software (a través de Github, StackOverflow, un blog o similar).
Puede consultar los detalles del curso haciendo clic en este enlace Full Stack Data Science Engineering | Greyatom
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Creemos que “Aprender = hacer trabajo real”
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Descargo de responsabilidad: soy cofundador de @GreyAtom y ayudar a las personas a encontrar carreras sostenibles en Data Science es mi pasión.
